CC BY
126КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
(COMPUTER & INFORMATION TECHNOLOGIES)
УДК 4.8
Давыдов А.В.
обучающийся магистратуры по специальности 7M06103 Информационные технологии и робототехника Костанайский региональный университет им. А. Байтурсынова (г. Костанай, Республика Казахстан)
Жусупова А.К.
старший преподаватель кафедры программного обеспечения,
магистр технических наук, Костанайский региональный университет им. А. Байтурсынова (г. Костанай, Республика Казахстан)
Салыкова О.С.
зав. кафедрой программного обеспечения, кандидат технических наук, доцент, Костанайский региональный университет им. А. Байтурсынова (г. Костанай, Республика Казахстан)
СРАВНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Аннотация: машинное обучение, одно из важных направлений в искусственном интеллекте, применяется в различных областях. Для разработки проектов машинного обучения используются языки программирования такие как Python, R, Java, Julia и LISP. Цель научной статьи по сравнению этих языков - предоставить объективную оценку их возможностей и ограничений при использовании в машинном обучении и помочь
разработчикам в выборе языка для их проектов. Статья также планирует анализировать преимущества и недостатки каждого языка.
Ключевые слова: машинное обучение, функциональные возможности, ограничения и сложность изучения различных языков.
Введение
Машинное обучение является одним из самых актуальных и важных направлений в области искусственного интеллекта. Оно применяется во многих областях, включая распознавание изображений, анализ текстов, прогнозирование и другие. Для реализации проектов в области машинного обучения, разработчики используют широкий спектр языков программирования.
Python, R, Java, Julia и LISP являются основными инструментами для разработки проектов машинного обучения. Каждый из этих языков имеет свои сильные и слабые стороны, которые могут влиять на выбор языка для конкретного проекта.
Целью научной статьи по сравнению различных языков программирования, применяемых в машинном обучении, является предоставление объективной оценки возможностей и ограничений каждого из языков, а также анализ их преимуществ и недостатков при применении в области машинного обучения. Целью также является помощь разработчикам в выборе наиболее подходящего языка для их конкретных проектов машинного обучения.
Задачи научной статьи, следующие:
Сопоставление функциональных возможностей и ограничений различных языков программирования, применяемых в машинном обучении.
Оценка сложности изучения каждого языка для начинающих разработчиков.
Функциональные возможности и ограничения различных языков программирования
Python
Python был впервые выпущен в 1989 году и быстро стал популярным языком программирования из-за его простоты и гибкости. В начале 21 века, благодаря устойчивому росту машинного обучения, Python стал все более популярным языком для решения задач в области машинного обучения.
Высокая производительность и богатый набор библиотек для машинного обучения, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow и PyTorch, делает Python идеальным инструментом для решения задач машинного обучения. Таким образом, Python сегодня является одним из самых популярных языков программирования в области машинного обучения и анализа данных. [1]
Python является популярным языком программирования для машинного обучения, из-за его удобства, высокой производительности и богатой библиотеки инструментов.
Функциональные возможности:
Поддержка высокоуровневых математических операций Расширенная поддержка векторизованных операций с использованием
NumPy
Богатая библиотека инструментов для визуализации данных с использованием Matplotlib и Seaborn
Поддержка множества алгоритмов машинного обучения с использованием библиотек, таких как scikit-learn и TensorFlow Поддержка многопоточности и масштабирования
Легкость интеграции с другими языками программирования, такими как C++ и Java
Ограничения:
Медленная производительность в сравнении с низкоуровневыми языками, такими как C++ или Java
Отсутствие статической типизации в коде, что может привести к появлению ошибок в процессе выполнения.
Требуется дополнительное время для оптимизации кода для повышения производительности
Отсутствие стандартизированной среды разработки, что может вызывать проблемы совместимости между различными системами.
В целом, Python является мощным инструментом для машинного обучения и анализа данных, однако его использование требует большей осторожности и знаний, чем некоторые другие языки. Несмотря на это, многие разработчики выбирают Python из-за его гибкости, богатых инструментов и сообщества, которое его поддерживает.
R
R, язык программирования для статистических вычислений, начали использовать в области машинного обучения уже давно, его первая версия была выпущена в 1993 году. С тех пор он стал популярен в среде статистиков и дата саентистов за свои мощные инструменты для статистического анализа и визуализации данных. В последние годы его использование в области машинного обучения стало все более распространенным, в частности, благодаря доступности мощных библиотек для машинного обучения, таких как caret и mlr. [2]
R является популярным языком программирования для анализа данных и машинного обучения.
Функциональные возможности:
Богатый набор инструментов для анализа данных, включая функции для работы с пропущенными значениями, интерполяцией и фильтрацией данных.
Множество пакетов для машинного обучения, таких как caret, randomForest и e1071.
Мощные возможности визуализации данных с использованием пакетов, таких как ggplot2 и lattice.
Поддержка множества статистических методов, таких как линейная регрессия, метод опорных векторов и классификация на основе ближайших соседей.
Ограничения:
Медленная производительность по сравнению с некоторыми другими языками программирования, такими как Python или C++.
Некоторые инструменты могут быть сложными для новичков в программировании.
Ограниченная поддержка GPU для акceleration вычислений.
Отсутствие некоторых современных методов машинного обучения, которые доступны в других языках, таких как Python.
В целом, R предлагает мощные возможности для анализа данных и машинного обучения, но существуют некоторые ограничения, которые следует учитывать.
Java
Java был разработан в 1995 году компанией Sun Microsystems и в первую очередь был использован для разработки приложений для десктопных и веб-систем. Однако, по мере развития машинного обучения и усовершенствования языка Java, он стал использоваться в качестве одного из популярных языков для машинного обучения. Java предлагает множество инструментов и библиотек, которые можно использовать для решения задач машинного обучения, в том числе WEKA, RapidMiner и Deeplearning4j. Следовательно, Java является важным языком для исследования и применения в области машинного обучения.
[3]
Java является мощным и популярным языком программирования, который также может быть использован в машинном обучении.
Функциональные возможности:
Кросс-платформенность: Java может быть исполнена на любой платформе, поддерживающей Java Virtual Machine (JVM), что делает ее
привлекательной для разработки машинных алгоритмов, которые должны работать на различных платформах.
Богатые библиотеки: Java имеет большое количество библиотек, включая Weka и MOA, которые предлагают широкий спектр инструментов для машинного обучения.
Обширная документация и сообщество: Java имеет обширную документацию и активное сообщество, что делает ее привлекательной для разработчиков, которые хотят использовать ее в машинном обучении.
Ограничения:
Медленный производительность: в сравнении с некоторыми другими языками программирования, такими как C++ или Python, Java может быть медленнее. Это может быть проблемой при работе с большими данными или вычислениями.
Неоптимизированные библиотеки: некоторые библиотеки Java для машинного обучения могут не быть оптимизированы, что может влиять на производительность или эффективность алгоритмов машинного обучения.
Отсутствие встроенных инструментов для анализа данных: Java не имеет встроенных инструментов для анализа данных, таких как Pandas в Python. Это может затруднительно при подготовке данных для машинного обучения.
В заключение, Java предлагает много возможностей для использования в машинном обучении, включая кросс-платформенность, распространенность и большое количество библиотек. Тем не менее, есть некоторые недостатки, такие как медленная производительность и отсутствие встроенных инструментов для анализа данных. При выборе языка для машинного обучения необходимо учитывать все эти факторы и выбирать язык, который лучше всего подходит для конкретных задач и требований.
Julia
Julia, высокоуровневый язык программирования, был разработан в начале 2009 года и впервые публично представлен в 2012 году. С тех пор Julia находится
в постоянном развитии и становится все более популярным в различных областях вычислительной науки, включая машинное обучение. Julia имеет множество возможностей для анализа данных, что делает ее идеальным выбором для задач машинного обучения. Она обладает высокой скоростью работы и поддерживает множество библиотек для анализа данных, таких как Flux.jl и MLJ.jl. [4] Вследствие этого, в последние годы начало появляться все больше исследований и практических применений, где используется Julia для машинного обучения. В целом, можно сказать, что Julia начала использоваться в машинном обучении в последние годы и по-прежнему находится в процессе зарождения в этой области. Использование Julia в машинном обучении привлекает внимание ученых и разработчиков, так как она предлагает отличные возможности для анализа данных и вычислений.
Julia является функциональным языком программирования, который имеет много возможностей для использования в машинном обучении.
Функциональные возможности:
Высокая скорость: Julia имеет высокую скорость выполнения, что делает ее идеальным выбором для решения задач машинного обучения.
Поддержка многопоточности: Julia поддерживает многопоточность, что позволяет ускорять процессы обучения моделей.
Мощные инструменты для научных вычислений: Julia имеет мощные инструменты для научных вычислений, такие как библиотеки для математической обработки данных, визуализации и графики.
Удобный для использования синтаксис: Julia имеет простой и легко читаемый синтаксис, что делает ее доступной для использования.
Ограничения:
Julia все еще новый язык программирования и может иметь ограничения в сравнении с более высокоразвитыми языками программирования.
Ограниченная поддержка в отрасли: в настоящее время поддержка Julia в отрасли машинного обучения может быть ограничена, так как она все еще растет и развивается.
Ограниченный набор библиотек: хотя Julia имеет множество мощных библиотек, ее набор библиотек все еще может быть ограничен по сравнению с более высокоразвитыми языками программирования.
LISP
LISP, язык программирования высокого уровня, был разработан в 1950-х годах. Он был одним из первых языков программирования, которые были использованы для исследований в области искусственного интеллекта.
LISP был использован в машинном обучении с его ранних дней. В 1960-х годах были разработаны первые алгоритмы обучения, которые использовали LISP для реализации. Такие алгоритмы включали в себя методы обучения по прецедентам, а также методы определения правил. [5]
LISP (List Processing Language) является языком программирования, который может использоваться в машинном обучении.
Функциональные возможности:
Обработка списков: LISP предназначен для обработки списков, и имеет мощные средства для их манипуляции.
Высокоуровневые функции: LISP имеет высокоуровневые функции, которые могут использоваться для удобной обработки данных.
Простой синтаксис: LISP имеет простой синтаксис, который может быть легко изучен.
Функциональное программирование: LISP является функциональным языком программирования, что позволяет писать код, который легко поддерживать и изменять.
Ограничения:
Неэффективный процесс выполнения: LISP может быть неэффективен при выполнении, особенно при решении задач, требующих много вычислений или обработки больших объемов данных.
Ограниченные возможности в плане производительности: LISP может иметь ограниченные возможности в плане производительности, так как он использует динамическую типизацию.
Отсутствие встроенных возможностей для многих задач: LISP может иметь ограниченные возможности для решения определенных задач, так как он не имеет встроенных функций для многих задач, связанных с машинным обучением.
Нестандартный синтаксис: LISP имеет нестандартный синтаксис, который может быть трудным для изучения для тех, кто знаком с другими языками программирования.
Сложность изучения различных языков программирования Сложность изучения языков программирования может зависеть от различных факторов, таких как предыдущий опыт разработчика, направленность на определенные задачи и индивидуальные предпочтения. Тем не менее, можно дать оценку сложности изучения для начинающих разработчиков:
Python: Python известен своей простотой и читаемостью кода. Это делает его отличным выбором для начинающих разработчиков, которые могут быстро начать создавать проекты в области машинного обучения. [1]
R: R также является доступным языком для начинающих разработчиков, особенно если они имеют опыт со статистическими вычислениями. Однако, некоторые разработчики могут считать синтаксис R немного сложным. [2]
Java: Java является более сложным языком, ему требуется больше времени и усидчивости, чтобы его изучить. Он также требует более сложной архитектуры и организации кода. Несмотря на это, Java обладает мощными возможностями и поддерживается большим сообществом разработчиков, что делает его популярным в области машинного обучения. [3]
Julia: Julia является более новым языком, который предназначен для высокопроизводительных вычислений. Он имеет простой синтаксис, похожий на Python, но может быть сложным для изучения из-за менее развитого сообщества и менее высокой доступности инструментов и библиотек. [4]
LISP: LISP является старым и мощным языком, который используется в области искусственного интеллекта. Он имеет особый синтаксис, который может быть сложным для изучения для новичков, но он обладает мощными возможностями для обработки данных и управления управляемыми данными. LISP является динамически типизированным языком и поддерживает высокоуровневые конструкции для программирования. [5] Выводы
Выбор языка программирования для машинного обучения зависит от многих факторов, таких как знание языка, доступные библиотеки и инструменты, а также время выполнения и производительность. Из указанных языков программирования Python, R, Java, Julia и LISP, Python и R являются наиболее популярными для машинного обучения.
Python является высокоуровневым языком программирования с широко распространенными библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn. Он также имеет простой синтаксис, который легко понимать и использовать, что делает его привлекательным для начинающих разработчиков. Однако, в некоторых случаях Python может быть медленным в сравнении с другими языками, такими как Java или Julia.
R является мощным языком для статистической аналитики и визуализации данных. Он также имеет богатый набор пакетов для машинного обучения, таких как caret и mlr. R имеет мощные инструменты для анализа данных, в том числе визуализацию, моделирование и кластеризацию. Однако, в некоторых случаях R может быть медленным в сравнении с Python, а также имеет более сложный синтаксис, что может быть проблематично для начинающих разработчиков.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Python for Data Science Handbook by Jake VanderPlas
2. An Introduction to Statistical Learning by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani
3. Deep Learning with Java by Richard M. Reese
4. Julia for Data Science by Alan Edelman, John C. Aviles-Hernandez, and Philip M.C. Schonenberg
5. Common LISP by Guy L. Steele Jr.
Davydov A.V.
Kostanay Regional University named after A. Baitursynov (Kostanay, Republic of Kazakhstan)
Zhusupova A.K.
Kostanay Regional University named after A. Baitursynov (Kostanay, Republic of Kazakhstan)
Salykova O.S.
Kostanay Regional University named after A. Baitursynov (Kostanay, Republic of Kazakhstan)
COMPARISON OF VARIOUS PROGRAMMING LANGUAGES USED IN MACHINE LEARNING
Abstract: machine learning, one of the important directions in artificial intelligence, is used in various fields. Programming languages such as Python, R, Java, Julia and LISP are used to develop machine learning projects. The purpose of the scientific article comparing these languages is to provide an objective assessment of their capabilities and limitations when used in machine learning and to help developers in choosing a language for their projects. The article also plans to analyze the advantages and disadvantages of each language.
Keywords: machine learning, functionality, limitations of learning, different languages.
